2024 MWC 上海，愛立信自動化與運營負責人Klas Johansson在“構建人工智能就緒基礎設施”論壇上分享了人工智能在RAN中的價值

6月27日，愛立信自動化與運營負責人Klas Johansson在MWC24上海“構建人工智能就緒基礎設施”論壇上發表了題為“AI在無線接入網中的價值：為高性能可編程網絡鋪路”的演講。

Johansson表示,愛立信從4G時代開始便致力于將AI引入RAN，通過AI優化路由算法和RAN軟件參數，為網絡性能提升奠定了基礎，也為后續AI在RAN中的廣泛應用鋪平道路。

Johansson在演講中指出，如今，愛立信正在引領網絡向“高性能可編程網絡”演進，這項變革不僅將簡化今天愈加復雜的網絡運營，更將開啟商業模式創新的新篇章。“可編程網絡”為運營商提供了前所未有的靈活性，能夠幫助他們能夠根據市場需求來迅速調整服務，滿足多樣化的客戶需求，從而推動業務增長。

意圖驅動型網絡

AI與自動化的完美結合

在談及網絡演進的具體方向時，Johansson介紹了愛立信提出的意圖驅動型網絡理念，這一理念的核心在于利用AI和自動化技術，使網絡根據運營商的意圖來進行智能決策和自我優化，從而推動運營商大規模提供差異化連接，滿足不同用戶群體的特定需求，在競爭激烈的市場中脫穎而出。

RAN 軟件、SMO、rApps

協同作用

為了實現意圖驅動型網絡的高自動化水平，Johansson強調了RAN 軟件、服務管理和協調（SMO）以及rApps的有機結合。這種協同作用將顯著提升網絡效率和服務保證能力，確保用戶體驗。通過實時數據分析和智能決策，網絡能夠自動調整資源分配，優化性能，同時快速響應故障和擁塞問題。

AI在RAN中的具體實踐

針對運營商在選擇RAN架構時面臨的決策難題，Johansson明確表示，無論是專門構建的RAN架構還是Cloud RAN架構，愛立信的技術創新都能為RAN中具有成本效益的AI提供支持。今天，愛立信正在不斷提升其RAN計算產品組合中的AI能力，通過引入更先進的算法和模型，以及優化硬件和軟件架構，確保AI在RAN中的高效運行。于此同時，愛立信還積極與合作伙伴攜手AI-RAN聯盟，共同推動ICT行業的人工智能發展，為整個生態系統帶來更大的價值。

其中，Johansson詳細闡述了AI在RAN中的兩種主要應用模式：分布式優化與集中式自動化。分布式優化適用于需要快速響應和本地處理的場景，如實時流量管理和能源效率優化，其中保持數據本地化至關重要，以減少復雜性和部署成本。而集中式自動化則更適用于網絡級別的長期規劃和策略制定，例如Massive MIMO中的小區賦形，AI的引入能夠顯著提升網絡覆蓋率和吞吐量。這兩種模式的結合，既保證了網絡的高效運行，又兼顧了長期戰略規劃的需求。

Johansson還通過具體案例展示了AI在RAN中的實際應用，如利用AI進行小區塑形和實時流量管理，以及通過AI優化RAN能耗。他強調，這些應用的實現離不開硬件和軟件的支持。愛立信在RAN計算硬件和軟件方面不斷投入研發，提升AI推理和訓練能力，如增加動態存儲和持久存儲，從而加速實時工作負載的處理。同時，愛立信還與合作伙伴共同探索AI加速技術，以及AI軟件的生命周期管理，確保AI模型的高效運行和持續更新。

AI+RAN的工業化挑戰與未來展望

Johansson在演講最后討論了AI在RAN中工業化面臨的挑戰和未來展望。他指出，要進一步實現AI在RAN中的廣泛應用，需要不斷優化AI算法，確保模型能夠適應各種復雜環境。同時，模型的訓練和驗證也必須在真實網絡環境中進行，來確保其性能和可靠性。此外，他還強調了靈活可擴展的架構的重要性來適應未來可能出現的各種用例和需求。

展望未來，Johansson堅信，從5G Advanced開始，AI在RAN中的應用將為運營商和整個生態系統帶來前所未有的業務創新機遇，開啟無線通信的新篇章。他表示，隨著技術的不斷進步和應用的不斷深化，我們有理由相信，AI將在RAN領域發揮越來越重要的作用，推動無線無線通信行業邁向更加智能、高效和創新的未來。

審核編輯：彭菁